哇塞，你问我啥是Internal Covariate Shift？哎呀，这玩意儿可就麻烦了但是我得告诉你哦。你晓得深厚度神经网络吗？就是那种有hen许多层的网络，每一层dou有自己的参数。这些个参数就像一个一个的细小滑块，我们得把它们调整优良，才Neng让网络学会识别东西。但是呢，每当我们调整这些个细小滑块，就会让输入的数据分布发生变来变去，就像是把一个苹果切成两半，一边变轻巧了。这就需要高大层不断地去习惯底层的变来变去，就像一个细小孩要学会习惯新鲜衣服一样。

啥是 Internal Covariate Shift ?

哦， 你问我啥是Internal Covariate Shift，哎呀，这玩意儿可真实是专业啊。就是指在深厚度神经网络中， 每一层输入数据的分布基本上原因是参数的geng新鲜而发生变来变去，这就让高大层要不停地习惯新鲜情况，就像是学新鲜语言一样。

在机器学领域， 有一个hen关键的虚假设叫ZuoIID独立同分布虚假设，就是虚假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。这是为了保证我们训练出来的模型Neng够在测试集上表现得hen优良。但是 现实情况往往不是这样的，因为新鲜数据的产生，老数据会过时这就弄得了数据分布的不一致，我们把这玩意儿叫ZuoCovariate Shift。

怎么解决Covariate Shift?

解决Covariate Shift的方法有hen许多， 比如我们Neng给数据加上一些特殊的权沉，让那些个对预测有用的样本geng有关系到力。就像老师批改作业一样，关键的地方许多给分，不那么关键的地方少许给分。

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
def build_mapping:
    n_bins = 10
    bins = np.linspace, max, n_bins+1)
    hist_X, _ = np.histogram
    hist_Y, _ = np.histogram
    hist_X = hist_X / float)
    hist_Y = hist_Y / float)
    cdf_X = np.cumsum
    cdf_Y = np.cumsum
    inv_cdf_Y = interp1d
    return interp1d)

四、 结论

哎呀，说了这么许多，一下就是Covariate Shift是机器学中一个hen头疼的问题，但是我们Neng通过一些方法来解决它。比如我们Neng通过调整数据的权沉，或者直接调整分类器，让模型geng优良地习惯新鲜的数据集。

优良了今天的学就到这里吧，希望我讲得轻巧松容易懂，你Neng够搞懂。拜拜啦！